本章非常實(shí)用，所以內(nèi)容較多，這也是從理論走向?qū)嵺`的必經(jīng)之路。離開了數(shù)據(jù)，你怎么進(jìn)行實(shí)踐操作？在計(jì)算機(jī)中，數(shù)據(jù)的形式就是文件！

五個部分！

每個部分都涉及一種常用的文件！

先來看常用的音頻文件！

大家都愛聽音樂的吧！現(xiàn)在的耳機(jī)已經(jīng)都是無線耳機(jī)了，我們早年都是用有線耳機(jī)，這一切的變化都要?dú)w功于通信技術(shù)和芯片技術(shù)的發(fā)展??！我們電子專業(yè)、通信專業(yè)的學(xué)生學(xué)的就是這個技術(shù)！自豪吧？當(dāng)然了！學(xué)好了就在這個領(lǐng)域好好發(fā)展，貢獻(xiàn)力量吧！數(shù)字世界的未來需要大家的參與！

音頻文件也有多種格式！

目前，WAV格式比較常用！

什么是采樣率？

這些知識都和數(shù)字信號處理有關(guān)聯(lián)！

大家在大三就要學(xué)這門課了！

注意：因?yàn)?MATLAB 版本的更新問題，在2020a及以后版本中，原函數(shù)wavread( ) 要換成函數(shù) audioread( ) 。

兩函數(shù)的調(diào)用格式存在差別，可以在 MATLAB 命令窗口輸入 help audioread ，可以了解區(qū)別。學(xué)會使用help是掌握MATLAB的必由路徑。

如果在文件里面加入噪聲，那么聽起來會有什么變化呢？噪聲怎么加？randn函數(shù)就可模擬噪聲！

為什么講音頻文件？

音頻信號處理是研究用數(shù)字信號處理技術(shù)和語音學(xué)知識對語音信號進(jìn)行處理的新興的學(xué)科，是目前發(fā)展最為迅速的信息科學(xué)研究領(lǐng)域的核心技術(shù)之一。通過聲音傳遞信息是人類最重要、最有效、最常用和最方便的交換信息形式。同時(shí)，聲音也是人與機(jī)器之間進(jìn)行通信的重要工具，它是一種理想的人機(jī)通信方式，因而可為信息處理系統(tǒng)建立良好的人機(jī)交互環(huán)境，進(jìn)一步推動計(jì)算機(jī)和其他智能機(jī)器的應(yīng)用，提高社會的信息化程度。

語音信號是基于時(shí)間軸上的一維數(shù)字信號，在這里主要是對語音信號進(jìn)行頻域上的分析。在信號分析中，頻域往往包含了更多的信息。對于頻域來說，大概有8種波形可以讓我們分析：矩形方波，鋸齒波，梯形波，臨界阻尼指數(shù)脈沖波形，三角波，余旋波，余旋平方波，高斯波。對于各種波形，我們可以用傅立葉變換進(jìn)行分析，就是將時(shí)域的波形轉(zhuǎn)化到頻域結(jié)果。

語音信號處理是一門新興的學(xué)科，同時(shí)又是綜合性的多學(xué)科領(lǐng)域和涉及面很廣的交叉學(xué)科。雖然從事這一領(lǐng)域研究的人員主要來自信號與信息處理及計(jì)算機(jī)應(yīng)用等學(xué)科，但是它與語音學(xué)、語言學(xué)、聲學(xué)、認(rèn)知科學(xué)、生理學(xué)、心理學(xué)等許多學(xué)科也有非常密切的聯(lián)系。

在上個世紀(jì)60年代，計(jì)算機(jī)的廣泛應(yīng)用推動了語音識別技術(shù)的發(fā)展，出現(xiàn)了多種語音信號分析方法，提出了動態(tài)規(guī)劃(DP)和線性預(yù)測分析(LP)技術(shù)。其中后者較好地解決了語音信號產(chǎn)生模型的問題，對語音識別的發(fā)展產(chǎn)生了深遠(yuǎn)影響。70年代，語音識別理論取得了突破。LP技術(shù)得到進(jìn)一步發(fā)展，動態(tài)時(shí)間歸正技術(shù)(DTW)基本成熟，特別是提出了矢量量化(VQ)和隱馬爾可夫模型(HMM)理論。在實(shí)踐上，實(shí)現(xiàn)了基于線性預(yù)測倒譜和DTW技術(shù)的特定人孤立語音識別系統(tǒng)。80年代，HMM模型和人工神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)(ANN)成功應(yīng)用于實(shí)踐，并于1988年由CMU研制出了非特定人、大詞匯量、連續(xù)語音識別系統(tǒng)。它可以理解由1000個單詞構(gòu)成的4200個句子，被認(rèn)為是語音識別歷史上的一個里程碑。HMM模型的廣泛應(yīng)用應(yīng)歸功于AT&T Bell實(shí)驗(yàn)室Rabiner等科學(xué)家的努力，他們把原本晦澀難懂的HMM純數(shù)學(xué)模型工程化，從而為更多研究者了解和認(rèn)識。ANN和HMM模型建立的語音識別系統(tǒng)，性能相當(dāng)。進(jìn)入90年代，隨著多媒體時(shí)代的來臨，迫切要求語音識別系統(tǒng)從實(shí)驗(yàn)室走向?qū)嵱谩，F(xiàn)在，人工智能語音系統(tǒng)已經(jīng)進(jìn)入了社會的方方面面！

建議大家做一下這樣的測試！

對音頻信號進(jìn)行采集，然后使用MATLAB中的wavread函數(shù)對音頻文件進(jìn)行信號讀取，并使用sound函數(shù)對信號進(jìn)行播放，重點(diǎn)用于和對其添加噪聲后的新信號進(jìn)行對比。如何添加噪聲？對音頻文件讀取出的信號進(jìn)行加噪聲處理。使用matlab中的相關(guān)命令。比如WGN、 AWGN。WGN用于產(chǎn)生高斯白噪聲，AWGN則用于在某一信號中加入高斯白噪聲，也可直接用randn函數(shù)產(chǎn)生高斯分布序列。

擴(kuò)展知識面！

在MATLAB中，有哪些音頻處理方法呢？

• 音頻分析

在對音頻信號進(jìn)行處理之前，需要先對音頻信號進(jìn)行分析。音頻分析的目的是了解音頻信號的性質(zhì)，如幅頻特性(即信號在不同頻段上信號的強(qiáng)度變化)和譜密度等。常用的音頻分析方法有:

(1)時(shí)域分析：使用時(shí)域分析方法可以獲得信號的波形特性，如聲音的語調(diào)和節(jié)奏等。這種方法通常直接分析音頻信號的時(shí)間屬性，例如音頻信號的波形、功率、能量以及峰值等。

(2)頻域分析：使用頻域分析方法可以獲得音頻信號的頻域特性，如頻率成分、譜密度和頻率響應(yīng)等，這些都有助于了解音頻信號的特征。

• 音頻信號濾波

音頻信號濾波是指使用濾波器對音頻信號進(jìn)行處理，以去除噪音、增強(qiáng)信號、調(diào)整頻率響應(yīng)等。

主要有以下幾種濾波方式:

(1)低通濾波器：通常是用于去除高頻噪聲，保留低頻信號，也可以被用來過濾高頻隨機(jī)振動，并平滑低頻的形狀。

(2)高通濾波器：通常是用于去除低頻噪聲，保留高頻信號，也可以用來過濾低頻隨機(jī)振動，而保留高頻的形狀。

(3)帶通濾波器：用于去除不良頻段信號，并提取出希望得到的通帶內(nèi)的信號。

(4)帶阻濾波器：也稱為不僅通濾波器，用于去除在不希望得到的通帶內(nèi)信號，并弱化不良頻段的信號。

• 音樂合成

音樂合成可以通過各種方式來實(shí)現(xiàn)，在MATLAB中主要使用合成器、算法來進(jìn)行音樂合成。

(1)音色合成:可以使用不同類型的信號(例如正弦信號、方波、sinc函數(shù)等)，然后用它來重構(gòu)所需的聲音，并混合必要的頻譜(頻率成)分)。

(2)波場合成:將多個聲波波形混合成單個波開形，通過加性混合器可以將多個聲波波形添加在一起，形成單個混合的波形。

• 音頻信號壓縮

音頻信號壓縮是音頻處理過程中必不可少的過程之一，它可以減小音頻文件的大小，并增加存儲空間的利用率。在MATLAB中，音頻信號壓縮可以通過以下幾種方式來實(shí)現(xiàn)：

(1)動態(tài)范圍壓縮(Dynamic Range CompressionDRC)：用于減小音頻信號的動態(tài)范圍，提高信號的平均功率，并使音頻信號更具吸引力和響亮。

(2)均衡器(Equalizer,EQ)：用于增強(qiáng)或減弱音頻信號的各個頻率段。這通常是通過使用濾波器來實(shí)現(xiàn)的。

(3)無損壓縮：無損壓縮可以保留音頻信號的所有信息，以最小化文件存儲空間。

• 音頻降噪

音頻降噪是一種通過降低噪音水平來提高聽音體驗(yàn)的技術(shù)。常見的音頻降噪技術(shù)有基于時(shí)間的降噪與基于頻率的降噪兩種。在MATLAB中，可以使用以下工具箱和方法來實(shí)現(xiàn)音頻降噪。

(1)自適應(yīng)降噪器(Adaptive Noise CancellingANC)：自適應(yīng)降噪器通過對錄制的音頻數(shù)據(jù)進(jìn)行過濾，消除來自環(huán)境噪音和雜音的干擾信號。

(2)波形補(bǔ)償技術(shù)(Waveform Synthesis)：波形補(bǔ)償技術(shù)利用反饋控制方式，將零輸出與期望輸出進(jìn)行比較，校準(zhǔn)信號輸出，外部干擾可以自動補(bǔ)償或者消除。

(3)經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解(EMD)、小波降噪技術(shù)(Wavelet Denoising)除噪：這兩種方法可以用數(shù)學(xué)和數(shù)字信號處理來區(qū)分音頻信號特征中的噪聲和信號，然后消除噪聲信號，降低雜音的影響。

這么多內(nèi)容？是的，什時(shí)候才能開始寫這方面的程序呢？等學(xué)了《信號與系統(tǒng)》、《數(shù)字信號處理》就可以開始了！到時(shí)候，大家有興趣，可以找我來指導(dǎo)！

回顧一下函數(shù)的內(nèi)容！

這是一個系列視頻！既帶著大家擴(kuò)展思維，也帶著大家深入學(xué)習(xí)函數(shù)！歡迎大家在視頻下面留言評論！教學(xué)相長！思維引導(dǎo)的內(nèi)容會讓你大開眼界！這是第一天的講解！

未完，待續(xù)！

修訂記錄

20230208 完成初稿；

20230826修訂內(nèi)容v2；